python源代碼領域博主,python開源項目 初學者

本文目錄一覽：

• 1、python的應用領域有哪些
• 2、python 的優勢在哪裡？
• 3、Python 在編程語言中是什麼地位？為什麼很多大學不教 Python？
• 4、python語言的作者是哪個國家的?
• 5、Python 從入門到精通推薦看哪些書籍呢？

python的應用領域有哪些

Python的應用領域主要有Web應用開發、自動化運維、人工智慧領域、網路爬蟲、科學計算、遊戲開發等等。可以說Python的應用領域在各行各業有著極大重要的作用，其價值不可估量。

在Web開發領域，Python絕對是一顆冉冉升起的新星。儘管 PHP、JS目前依然是Web開發的主流語言，但Python上升勢頭非常猛勁。尤其隨著Python的Web開發框架逐漸成熟（比如Django、Flask、Tornado、Web2py等等），程序員可以更輕鬆地開發、管理複雜的Web程序。

python的特點

1、python非常簡單 作為初學python的小白，，非常適合人類閱讀。閱讀一個良好的Python程序就感覺像是在讀英語一樣，儘管這個英語的要求非常嚴格，Python的這種偽代碼本質是它最大的優點之一，它使使用者能夠專註於解決問題而不是去搞明白語言本身。

2、易學 python雖然是用c語言寫的，但是它擯棄了c中非常複雜的指針，簡化了python的語法。Python是FLOSS（自由/開放源碼軟體）之一。簡單地說可以自由地發布這個軟體的拷貝、閱讀它的源代碼、對它做改動、把它的一部分用於新的自由軟體中。Python希望看到一個更加優秀的人創造並經常改進。

3、可移植性 由於它的開源本質，Python已經被移植在許多平台上（經過改動使它能夠工作在不同平台上）。如果小心地避免使用依賴於系統的特性，那麼所有Python程序無需修改就可以在下述任何平台上面運行。

python 的優勢在哪裡？

Python的優點

1、雖然Python可能被粗略地分類為”腳本語言”(script language)，但實際上一些大規模軟體開發計劃例如Zope、Mnet及BitTorrent，Google也廣泛地使用它。Python的支持者較喜歡稱它為一種高級動態編程語言，原因是”腳本語言”泛指僅作簡單程序設計任務的語言，如shellscript、VBScript等只能處理簡單任務的編程語言，並不能與Python相提並論。

2、python嚴格說叫CPython，與C/c++有天然的融合性。這也是python強大的原因之一。在windows環境下可以使用ironpython，這個版本與vc可以結合的比較好。其它的平台可以使用eclipse，不過最好還是直接使用普通的文本編輯器。比較推薦的一個編輯器是sublime text2, geany, vi等。

3、python圖形化編程不難。當然MFC也不難。我不認為MFC有多難。其實學習起來只是略難，但是這不是一個數量級的。MFC可以生產出非常強勁的界面。而python界面多屬於簡單的。

4、Python本身被設計為可擴充的。並非所有的特性和功能都集成到語言核心。Python提供了豐富的API和工具，以便程序員能夠輕鬆地

使用C語言、C++、Cython來編寫擴充模塊。Python編譯器本身也可以被集成到其它需要腳本語言的程序內。

5、在設計Python語言時，如果面臨多種選擇，Python開發者一般會拒絕花俏的語法，而選擇明確的沒有或者很少有歧義的語法。由於

這種設計觀念的差異，Python源代碼通常被認為比Perl具備更好的可讀性，並且能夠支撐大規模的軟體開發。這些準則被稱為Python格

言。在Python解釋器內運行import this可以獲得完整的列表。

6、Python既支持面向過程的函數編程也支持面向對象的抽象編程。在面向過程的語言中，程序是由過程或僅僅是可重用代碼的函數構建

起來的。在面向對象的語言中，程序是由數據和功能組合而成的對象構建起來的。與其他主要的語言如C++和Java相比，Python以一種

非常強大又簡單的方式實現面向對象編程。

7、可擴展性和可嵌入性。如果你需要你的一段關鍵代碼運行得更快或者希望某些演算法不公開，你可以把你的部分程序用C或C++編寫，

然後在你的Python程序中使用它們。你可以把Python嵌入你的C/C++程序，從而向你的程序用戶提供腳本功能。

8、豐富的庫。Python標準庫確實很龐大。python有可定義的第三方庫可以使用。它可以幫助你處理各種工作，包括正則表達式、文檔

生成、單元測試、線程、資料庫、網頁瀏覽器、CGI、FTP、電子郵件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密碼系統、GUI（圖形用

戶界面）、Tk和其他與系統有關的操作。記住，只要安裝了Python，所有這些功能都是可用的。這被稱作Python的「功能齊全」理念。

除了標準庫以外，還有許多其他高質量的庫，如wxPython、Twisted和Python圖像庫等等。

9、Python確實是一種十分精彩又強大的語言。它合理地結合了高性能與使得編寫程序簡單有趣的特色。

10、規範的代碼。Python採用強制縮進的方式使得代碼具有極佳的可讀性。

Python 在編程語言中是什麼地位？為什麼很多大學不教 Python？

python的地位很高，目前是世界第5大編程語言。。但我覺得大學不教python，其實是正確的。

Python在誕生之初，只是用來在Linux上給Perl和shell做銜接用的「膠水」，而今天已經成為了主流的編程語言，能獲得今天的地位，當然具備諸多優勢。。。比如數學運算相關的各種庫，爬蟲，等等。。。但這都不是導致Python流行的最根本原因。

有沒有比Python運算更強的語言？多得是

有沒有比Python爬蟲效率更高的語言？也不少

所以其實平日里隨口道來的種種優勢，並不是不可替代的。。這些優勢，很多語言都具備。就比如perl，erlang，Julia等語言，其實用來做運算或爬蟲比Python更強，但為什麼這些語言卻流行不起來？

說到底，Python成功的秘訣只有一條，其實就是在功能基本夠用的前提下，比其他語言簡單。而比Python簡單的語言，功能又不夠全面，比如Lua，Javascript，Ruby這些語言比Python更簡單，但往往只適合一兩個領域的工作，而無法面面俱到。

Python可以提供的這些功能，對於非專業程序員來講，已經顯得非常強大了。。但對於專業程序員來說，Python最大的作用，其實也只是用來「偷懶」而已。因為相比JAVA或C#這種工業級的編程語言來講，Python除了入門簡單之外，並無任何優勢可言。而Python的動態語言特性、不利於維護等缺點，成為了限制它邁向深層開發的重大缺陷。

而如果熟練掌握JAVA或C#中的任何一門，想利用閑暇之餘學習一下Python，看幾個案例便可以入門，幾乎不需要專門學習。

如果你並不以成為專業程序員做為目標，那麼以Python為主，是可以的。但若想靠編程養家糊口，靜態語言才是重中之重。

但如果是計算機專業的話，僅僅學Python，似乎就有點對不起「科班出身」的稱號了。。。。學生們花著昂貴的學費，消耗四年光陰，卻只學個Python，豈不是誤人子弟？

就像你若報考攝影專業，老師應該教你使用單反，而不是教你使用手機攝像頭。

python語言的作者是哪個國家的?

原居荷蘭，後移居美國

Guido van Rossum是Python編程語言的創始人，Guido在1982年獲得阿姆斯特丹大學的數學和計算機科學的碩士學位，並於同年加入一個多媒體組織CWI，做調研員。1989年，他創立了Python語言。Guido原居荷蘭，1995移居到美國，並遇到了他現在的妻子。在2003年初，Guido和他的家人，包括他2001年出生的兒子Orlijn一直居住在華盛頓洲北弗吉尼亞的郊區。隨後他們搬遷到矽谷，從2005年開始就職於Google公司。現在Guido在為Google工作（其中有一半時間是花在Python上）。

Python 從入門到精通推薦看哪些書籍呢？

          本人是一名大學生，在我的大學期間。我輔修了人工智慧這門課。在人工智慧這門課中有一門課程是 Python 從入門到精通，在這裡我為大家推薦幾本有助於python學習的書籍。下面是我 Python 從入門到精通 課程學習的結課證明。

            學習Python推薦用書：《Python程序設計》《數據科學導論：Python語言實現》《Python數據挖掘：概念、方法與實踐》《Python3智能數據分析快速入門》《Python爬蟲開發與項目實戰》。

（一）《Python程序設計》(原書第2版)

           推薦語：本書介紹Python的基礎知識，旨在幫助學生首先掌握概念，之後通過步驟完備的實例培養學生的問題求解能力。這一版採用Python3，並對全書結構進行了優化，既可作為門程序設計課的入門教材，也可供Python愛好者自學參考。

（二）、《數據科學導論：Python語言實現》(原書第2版)

        推薦語：本書首先介紹如何設置基本的數據科學工具箱，然後帶你進入數據改寫和預處理階段，這一部分主要是闡明所有與核心數據科學活動相關的數據分析過程，如數據載入、轉換、修復以及數據探索和處理等。

      通過主要的機器學習演算法、圖形分析技術，以及所有易於表現結果的可視化工具，實現對數據科學的概述。

（三）、《Python數據挖掘：概念、方法與實踐》

        推薦語：本書使用Python編程語言和基於項目的方法介紹多種常被忽視的數據挖掘概念，如關聯規則、實體匹配、網路分析、文本挖掘和異常檢測。

每個章節都全面闡述某種特定數據挖掘技術的基礎知識，提供替代方案以評估其有效性，並用真實的數據實現該技術，幫助你「知其然，知其所以然」，從而邁向數據挖掘專家的道路。

（四）、《Python3智能數據分析快速入門》

       推薦語：本書假設你有一定的數據分析基礎，但是沒有Python和AI基礎，為了幫助你快速掌握智能數據分析需要的技術和方法，書中有針對性地講解了Python和AI中必須要掌握的知識點，內容由淺入深，循序漸進。

從環境配置、基本語法、基礎函數到第三方庫的安裝與使用，對各個操作步驟、函數、工具、代碼示例等的講解非常詳盡，確保所有滿足條件的讀者都能快速入門。

（五）、《Python爬蟲開發與項目實戰》

        推薦語：零基礎學習爬蟲技術，從Python和Web前端基礎開始講起，由淺入深，包含大量案例，實用性強。